该API对用户提供的图像进行分类和识别,以识别鸟类物种。当传入鸟类图像的URL时,API使用在大型鸟类图像数据库上训练的机器学习模型进行深入分析。该分析的结果是一个结构化响应,其中包含有关图像中识别到的物种的关键信息。
该API提供的一个最重要的方面是能够提供识别物种的标签,以及一个置信度评分,指示分类的准确性。该评分是介于0到1之间的值,值接近1表示识别的高确定性。这个评分至关重要,因为它使用户能够理解结果的可靠性并确定是否需要进一步验证。
要使用此端点,您必须在参数中指明一个网址
检测 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
url |
[必需] The image URL that you want to classify. |
{"image_url":"https://cdn.britannica.com/10/250610-050-BC5CCDAF/Zebra-finch-Taeniopygia-guttata-bird.jpg","output":[{"label":"Zebra Finch","score":0.95}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/6339/bird+detect+api/9069/detection?url=https://cdn.britannica.com/10/250610-050-BC5CCDAF/Zebra-finch-Taeniopygia-guttata-bird.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
鸟类检测API返回结构化数据,其中包括识别出的鸟类种类、表示识别准确性的置信度分数以及用户提供的原始图像URL
响应数据中的关键字段包括“物种”(识别出的鸟类物种)“置信分数”(介于0和1之间的值,表示识别的确定性)以及“图像网址”(提交图像的URL)
响应数据以JSON格式组织,包含用于物种识别、置信度得分和图像URL的键值对。这种结构便于解析和集成到应用程序中
该API提供鸟类物种识别的信息,包括物种名称和置信度得分。这帮助用户评估识别的可靠性
用户可以通过在POST请求中提供不同的图像URL来自定义他们的请求到检测端点。每个URL应指向一张清晰的鸟类图像以获得最佳结果
鸟类检测API利用机器学习模型,经过大量鸟类图像数据库的训练,确保了对物种的广泛覆盖和高识别准确性
典型的用例包括鸟类观察应用程序、识别鸟类物种的教育工具,以及专注于鸟类生物多样性和保护工作的研究项目
用户可以通过解释物种名称和置信度来验证识别的准确性 高的置信度表明可靠的识别,而较低的分数可能需要进一步验证
服务级别:
100%
响应时间:
2,213ms
服务级别:
100%
响应时间:
913ms
服务级别:
100%
响应时间:
2,390ms
服务级别:
100%
响应时间:
988ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,503ms
服务级别:
100%
响应时间:
731ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,039ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,740ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,617ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,084ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,031ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,657ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,322ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,325ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,462ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,244ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,194ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,748ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,700ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,100ms